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Base对于矩阵A，对齐做SVD分解，即UΣV=svd(A)U\SigmaV=svd(A)UΣV=svd(A).其中U为AATAA^TAAT的特征向量，V为ATAA^TAATA的特征向量。Σ\SigmaΣ的对角元素为降序排序的特征值。显然，U、V矩阵中的列向量相互正交，所以也可以视V为svd分解给出了A的列向量空间的正交基，其中最大奇异值（或特征值）对应的特征向量捕捉了数据变化的最大方向。求满足A

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有一段我挺喜欢的，大致的意思是：我们不能完全放弃对自己没用且让自己开心的东西。其实我对小说，就是一种戒断态度，只要看了小说，就感觉自己浪费了时间，不应该看小说。

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